TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #82 · 10.10

У ВК день рождения. В прошлые годы я писал огромные простыни о том, какие ошибки допускает руководство, как можно было бы их исправить, и желал любимой соцсети всё-таки выбраться из ямы бестолкового менеджмента. С тех пор лучше не стало, поэтому простыню я не буду писать, надоело. Одни из самых пишущих и интересных авторов среди моих знакомых уже почти все ушли по другим соцсетям (даже в отвратительнейший Фейсбук!), и это самый что ни на есть яркий сигнал, на мой взгляд. Но приведу ещё любопытный момент. Под постом гендира ВК бОльшая часть комментариев — негативные или резко-негативные. С одной стороны, значительная часть этих комментариев про платную музыку, то есть от детей или дураков, которых можно игнорировать. С другой стороны, когда тот же Телеграм пишет новости о себе, ответы в основном положительные и хвалебные, даже восторженные. Но администрация, конечно, об этом нюансе задумываться не станет. У них там статистика про миллиард просмотров видео в день, отчёты о росте, им не до этого. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #litert

当前筛选 #litert清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8689 · 04.10.2025 г., 15:05

✔️GenAI прямо на устройстве: Chrome, Chromebook Plus и Pixel Watch с LiteRT-LM Google выпустили LiteRT-LM - фреймворк для запуска LLM прямо на устройстве (offline), с минимальной задержкой и без API-вызовов. Если вы пилите приложения, это полезная штука, потому что: - Работает на устройстве: нет задержек от удалённых серверов - Нет расходов на API - Дает доступ к Локальному GenAI 🔍 Основное - LiteRT-LM уже используется внутри Gemini Nano / Gemma в Chrome, Chromebook Plus и Pixel Watch. - Открытый C++ интерфейс (preview) для интеграции в кастомные решения. - Архитектура: Engine + Session • Engine хранит базовую модель, ресурсы - общий для всех функций • Session - контекст для отдельных задач, с возможностью клонирования, копирования “по записи” (Copy-on-Write) и лёгких переключений - Поддержка аппаратного ускорения (CPU / GPU / NPU) и кроссплатформенность (Android, Linux, macOS, Windows и др.) - Для Pixel Watch используется минимальный “pipeline” - только необходимые компоненты - чтобы уложиться в ограничения памяти и размера бинарей Google опенсорснули целый стек для запуска GenAI на устройствах: - LiteRT быстрый «движок», который запускает отдельные AI-модели на устройстве. - LiteRT-LM - интерфейс C++ для работы с LLM. Он объединяет сразу несколько инстурментов : кэширование промптов, хранение контекста, клонирование сессий и т.д. - LLM Inference API - готовые интерфейсы для разработчиков (Kotlin, Swift, JS). Работают поверх LiteRT-LM, чтобы можно было легко встраивать GenAI в приложения. 🟠Подробнее: https://developers.googleblog.com/en/on-device-genai-in-chrome-chromebook-plus-and-pixel-watch-with-litert-lm/ @ai_machinelearning_big_data #AI#Google#LiteRT#LiteRTLM#GenAI#EdgeAI#OnDeviceAI#LLM